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3个坑让你看懂puremvc图解原理与源码 刚毕业接手老项目,最崩溃的不是语法忘了,而是看着满屏的 ActionScript 代码不知道从哪下手。很多应届生觉得 PureMVC…
阅读更多 →企业里的一个 SAP Gateway 服务真正危险的地方,往往不是某一行特别复杂的 ABAP 代码,而是开发团队不经意间接受了一个错误前提,认为来自 SAP Fiori、SAPUI5、移动端或者另一个 SAP 系统的数据已经在前面检查过,因此到了 OData 服务这一层可以直接使用。 这类想法在内部系统…
阅读更多 →MINICABRIO图解原理:3步搞定跨省转介代码不报错 复制来的 MINICABRIO 接口代码,一跑就报错?别慌,这是 90% 的新手都会踩的坑。不是你的问题,是文档没讲透底层逻辑。今天我用 图解原理…
阅读更多 →大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…
阅读更多 →当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:
阅读更多 →📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…
阅读更多 →一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…
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